frequency bin是频域中两个离散谱线之间的间隔。 例如，如果你选择的采样率为1000 Hz，FFT的尺寸为1000...
每个频率小区域我们称为frequency bin。第k个frequency bin的频率 f_k=kf_s/N。 4. 输入信号补0:假设原始输入序列的点数为 N,在实际操作的时候我们可以通过在后面疯狂补0,把序列扩充到长度为 2N,3N,4N….,这样子DFT输出的频谱点数会增加,提高视觉上的分辨率,但遗憾的是频谱分辨能力并不会因此增加,补0前区...
这里涉及到两种意义下的分辨率问题,一种叫“波形频率分辨率 (Waveform frequency resolution”) 或叫视觉频率分辨率 (Visual frequency resolution);另一种则叫做“FFT分辨率”。虽然,这个分类和命名不一定是很专业的术语,但却有助于对“频率分辨率”概念的理解。在没有补...
最后一步是将相位谱可视化,这样我们可以直观地了解信号的相位信息。 # 绘制相位谱plt.figure(figsize=(10,6))# 创建图形并设置尺寸plt.plot(phase_spectrum)# 绘制相位谱plt.title('Phase Spectrum')# 图表标题plt.xlabel('Frequency Bin')# X轴标签plt.ylabel('Phase (radians)')# Y轴标签plt.grid(True)#...
选择Calculate Sample Frequency,需要指定start and stop time(注意要相干采样,所以(StopTime - StartTime)=质数*输入信号周期,若总仿真时间已经符合相干采样就设置为整个仿真运行时间),那么自动计算Sample Frequency = SampleCount/(StopTime - StartTime);选择Calculate Start Time,需要指定stop time, sample count/...
pl.xlabel("frequency bin") pl.ylabel("power(dB)") pl.title("FFT result of triangle wave")#绘制原始的三角波和用正弦波逐级合成的结果,使用取样点为x轴坐标pl.figure() pl.plot(y, label="original triangle", linewidth=2)foriin[0,1,3,5,7,9]: ...
pl.xlabel("frequency bin") pl.ylabel("power(dB)") pl.title("FFT result of triangle wave")# 绘制原始的三角波和用正弦波逐级合成的结果,使用取样点为x轴坐标pl.figure() pl.plot(y, label="original triangle", linewidth=2)foriin[0,1,3,5,7,9]: ...
% 原始数据 data = rand(1, 128); % 补零后的数据长度 N = 256; % 补零 padded_data = [data zeros(1, N-length(data))]; % 计算FFT fft_result = fft(padded_data); % 绘制频谱 figure; plot(abs(fft_result)); title('FFT with Zero Padding'); xlabel('Frequency Bin'); ylabel('Magni...
Configuration标签下可设置FFT的点数(Transform Length)和工作时钟(Target Clock Frequency),以及选择一种FFT结构。FFT的结构包括流水线Streaming、基4 Burst、基2 Burst和轻量级基2 Burst,它们的计算速度和消耗的资源依次减少,可根据工程实际进行选择。 Implementation标签卡下可设置FFT的数据格式为定点Fixed Point或浮点...
# 绘制相位谱plt.figure(figsize=(10,5))# 设置绘图窗口大小plt.plot(phase_spectrum)# 绘制相位谱plt.title('Phase Spectrum')plt.xlabel('Frequency Bin')plt.ylabel('Phase (radians)')plt.grid()plt.show()# 显示图形 1. 2. 3. 4. 5.